aboutsummaryrefslogtreecommitdiffstats
path: root/buch/papers/reedsolomon
diff options
context:
space:
mode:
authormichael-OST <75078383+michael-OST@users.noreply.github.com>2021-09-10 17:09:36 +0200
committermichael-OST <75078383+michael-OST@users.noreply.github.com>2021-09-10 17:09:36 +0200
commit5fbe3afa81dba72aa204f61b1e36dd7c923d4b35 (patch)
tree12703e17c26945882c2d22d8d706da1907ed8b46 /buch/papers/reedsolomon
parentAdd missing image. (diff)
downloadSeminarMatrizen-5fbe3afa81dba72aa204f61b1e36dd7c923d4b35.tar.gz
SeminarMatrizen-5fbe3afa81dba72aa204f61b1e36dd7c923d4b35.zip
spelling checked and updated
Diffstat (limited to '')
-rw-r--r--buch/papers/reedsolomon/anwendungen.tex38
-rw-r--r--buch/papers/reedsolomon/codebsp.tex26
-rw-r--r--buch/papers/reedsolomon/decmitfehler.tex40
-rw-r--r--buch/papers/reedsolomon/decohnefehler.tex16
-rw-r--r--buch/papers/reedsolomon/dtf.tex28
-rw-r--r--buch/papers/reedsolomon/einleitung.tex7
-rw-r--r--buch/papers/reedsolomon/endlichekoerper.tex4
-rw-r--r--buch/papers/reedsolomon/hilfstabellen.tex2
-rw-r--r--buch/papers/reedsolomon/idee.tex44
-rw-r--r--buch/papers/reedsolomon/rekonstruktion.tex18
-rw-r--r--buch/papers/reedsolomon/zusammenfassung.tex2
11 files changed, 113 insertions, 112 deletions
diff --git a/buch/papers/reedsolomon/anwendungen.tex b/buch/papers/reedsolomon/anwendungen.tex
index 053c608..12bfe74 100644
--- a/buch/papers/reedsolomon/anwendungen.tex
+++ b/buch/papers/reedsolomon/anwendungen.tex
@@ -12,11 +12,11 @@ In diesem Abschnitt werden wir einige Anwendungen vorstellen, bei denen ein Reed
All diese Anwendungen teilen das gleiche Problem: Die Daten können nur durch einen höchstwahrscheinlich fehlerbehafteten Kanal empfangen werden. Es gibt keine andere Methode, an diese Daten zu kommen, als über diesen Kanal.
\rhead{Anwendungen}
-In der Netzwerktechnik zum Beispiel ist es üblich, dass bei Paketverluste oder beschädigt empfangene Datenpaketen diese einfach noch einmal innert wenigen Millisekunden angefordert werden können.
+In der Netzwerktechnik zum Beispiel ist es üblich, dass bei Paketverlusten oder beschädigt empfangenen Datenpaketen diese einfach noch einmal innert weniger Millisekunden angefordert werden können.
\index{Paketverluste}%
In der Raumfahrt ist dies nicht möglich, da aufgrund der beschränkten Speichermöglichkeit die gesammelten Daten so rasch wie möglich zur Erde gesendet werden.
\index{Raumfahrt}%
-Diese Daten wiederum brauchen aufgrund der grossen Distanz Stunden bis die Daten beim Empfänger ankommen.
+Diese Daten wiederum brauchen aufgrund der grossen Distanz Stunden, bis sie beim Empfänger ankommen.
Fehlerhafte Daten können also auf Grund der Zeitverzögerung nicht mehr angefordert werden.
Bei CDs oder DVDs gibt es zwar kein zeitliches Problem, jedoch erschweren Kratzer, Verschmutzungen oder Produktionsfehler das Lesen einer solchen Disk.
@@ -26,7 +26,7 @@ Bei CDs oder DVDs gibt es zwar kein zeitliches Problem, jedoch erschweren Kratze
\index{Digital Video Disk}%
Da vor allem Produktionsfehler und Kratzer irreversibel sind und die Disk nicht nach jedem Kratzer ersetzt werden, wird die korrekte Ausgabe der gespeicherten Information durch die Fehlerkorrektur sichergestellt.
-Einen ähnlichen Ansatz verfolgen QR-Codes, wobei die Information auch dann noch gelesen werden kann wenn der Code nicht mehr vollständig vorhanden ist.
+Einen ähnlichen Ansatz verfolgen QR-Codes, wobei die Information auch dann noch gelesen werden kann, wenn der Code nicht mehr vollständig vorhanden ist.
\index{QR-Code}%
%Wie man sieht, eignen sich Reed-Solomon-Codes vor allem für Anwendungen, bei der die Informationen nicht auf einen Anderen Weg beschafft werden kann.
@@ -39,11 +39,11 @@ Einen ähnlichen Ansatz verfolgen QR-Codes, wobei die Information auch dann noch
% da aufgrund der grossen Distanz Stunden vergehen können bis gesendete Daten auf der Erde empfangen werden kann.
%
-Obwohl alle diese Codes nach dem gleichen Prinzip arbeiten gibt es starke Unterschiede in deren Funktionsweise.
-Dies kommt vor allem daher, da die Codes nur Ressourcen zur Verfügung haben, die von der Hardware bereitstellt wird, auf denen die Codes implementiert wurden.
-Diese Codes bedienen sich daher verschiedener Tricks und Optimierungen um möglichst effizient zu arbeiten.
+Obwohl all diese Codes nach dem gleichen Prinzip arbeiten, gibt es starke Unterschiede in deren Funktionsweise.
+Dies kommt vor allem daher, dass die Codes nur Ressourcen zur Verfügung haben, die von der Hardware bereitgestellt werden, auf denen die Codes implementiert wurden.
+Diese Codes bedienen sich daher verschiedener Tricks und Optimierungen, um möglichst effizient zu arbeiten.
-Um die Fähigkeit eines verwendeten Reed-Solomon-Codes zu beschreiben verwendet man die Notation ($n$,$k$), wobei $n$ die Grösse des Nachrichtenblocks angibt und $k$ die Anzahl der Stellen, die für Nutzdaten gebraucht werden können.
+Um die Fähigkeit eines verwendeten Reed-Solomon-Codes zu beschreiben, verwendet man die Notation ($n$,$k$), wobei $n$ die Grösse des Nachrichtenblocks angibt und $k$ die Anzahl der Stellen, die für Nutzdaten gebraucht werden können.
%Dies kommt vor allem daher, da diese Codes an ihre Hardware gebunden sind, auf denen sie implementiert worden sind.
%Deshalb wurden diese Codes stark optimiert damit sie möglichst Effizient arbeiten können.
@@ -78,20 +78,20 @@ Um die Fähigkeit eines verwendeten Reed-Solomon-Codes zu beschreiben verwendet
\begin{figure}
\centering
\includegraphics[width=0.5\textwidth]{papers/reedsolomon/images/Voyager_Sonde}
- \caption{Mit einer Entfernung von über 22.8 Milliarden Kilometer ist die Voyager 1 Raumsonde das am weitesten entfernte, von Menschen erschaffene Objekt. Obwohl ihre Schwestersonde Voyager 2 zuerst ins All gestartet wurde befindet Sie sich ``nur'' 19 Milliarden Kilometer weit weg von der Erde. Aufgrund abnehmender Batterieleistung werden die beiden Sonden ihre wissenschaftlichen Aktivitäten etwa 2025 einstellen, bleiben aber bis in die 2030er mit uns in Kontakt.}
+ \caption{Mit einer Entfernung von über 22.8 Milliarden Kilometer ist die Voyager 1 Raumsonde das am weitesten entfernte, von Menschen erschaffene Objekt. Obwohl ihre Schwestersonde Voyager 2 zuerst ins All gestartet wurde, befindet sie sich ``nur'' 19 Milliarden Kilometer weit weg von der Erde. Aufgrund abnehmender Batterieleistung werden die beiden Sonden ihre wissenschaftlichen Aktivitäten etwa 2025 einstellen, bleiben aber bis in die 2030er Jahre mit uns in Kontakt.}
\index{Voyager 1 und 2}%
\label{fig:voyager}
\end{figure}
\subsection{Raumfahrt}
-Obwohl Reed-Solomon-Codes bereits in den 1960er entwickelt wurden fanden sie erstmals Anwendung in der Voyager Raumsonde der NASA. Die Daten der zwei im Jahre 1977 gestarteten Sonden (siehe Abbildung \ref{fig:voyager}) werden mit einem ($255$,$233$)-Code
+Obwohl Reed-Solomon-Codes bereits in den 1960er Jahren entwickelt wurden, fanden sie erstmals Anwendung in der Voyager Raumsonde der NASA. Die Daten der zwei im Jahre 1977 gestarteten Sonden (siehe Abbildung \ref{fig:voyager}) werden mit einem ($255$,$233$)-Code
\index{Voyager Raumsonde}%
\index{NASA}%
codiert.
Der Nachrichtenblock hat somit eine Länge von $255$ Zahlen, wovon $233$ als Nutzlast zur Verfügung stehen.
-Damit ist es möglich bis zu $11$ Fehler im Nachrichtenblock zu korrigieren.
+Damit ist es möglich, bis zu $11$ Fehler im Nachrichtenblock zu korrigieren.
Der codierte Nachrichtenblock wird in kleinere Blöcke aufgeteilt, mit einem Faltungscode erneut codiert und anschliessend gesendet.
-Ein Faltungscode ist wie ein Reed-Solomon-Code in der Lage Fehler zu korrigieren,
+Ein Faltungscode ist wie ein Reed-Solomon-Code in der Lage, Fehler zu korrigieren,
codiert seine Information aber auf eine andere Weise. Aus jedem unterteilten Block wird vor dem Versenden ein Paritätsbit erzeugt und dem Block angehängt. Anhand dieses Paritätsbits überprüft der Empfänger, ob bei der Übertragung der Block beschädigt wurde. Ist dies der Fall, wird der Block bei der Decodierung nicht beachtet. Diese so entstandenen ``Lücken'' im Datenstrom werden wiederum vom Reed-Solomon-Code korrigiert. Dieses Zusammenspiel beider Codes garantiert so eine hohe Robustheit gegenüber Übertragungsfehler.
\begin{figure}
@@ -102,7 +102,7 @@ codiert seine Information aber auf eine andere Weise. Aus jedem unterteilten Blo
\subfigure[]{
\includegraphics[width=0.45\textwidth]{papers/reedsolomon/images/Compact_Disc_zoomed_in}
}
- \caption{CDs kamen 1982 auf den Markt. Sie funktioniert durch das Einpressen oder Einbrennen von Punkten und Strichen, die die Daten repräsentieren. Gelesen werden diese wiederum durch die Reflektion eines Lasers an diesen Punkten und Strichen.}
+ \caption{CDs kamen 1982 auf den Markt. Sie funktionieren durch das Einpressen oder Einbrennen von Punkten und Strichen, die die Daten repräsentieren. Gelesen werden diese wiederum durch die Reflektion eines Lasers an diesen Punkten und Strichen.}
\label{fig:cd}
\end{figure}
%
@@ -122,11 +122,11 @@ codiert seine Information aber auf eine andere Weise. Aus jedem unterteilten Blo
\subsection{CD/DVD}
-Compact discs verwenden sogar zwei ineinander verschachtelte Reed-Solomon-Codes, einen (32,28)-Code und einen (28,24)-Code.
+Compact Discs verwenden sogar zwei ineinander verschachtelte Reed-Solomon-Codes, einen (32,28)-Code und einen (28,24)-Code.
Beide Codes sind in der Lage, Fehler aus dem jeweils anderen gelesenen Block zu korrigieren. Dieses spezielle Zusammenspielen dieser beiden Codes wird auch Cross-interleaved Reed-Solomon-Code (CIRC) genannt.
\index{CIRC}%
\index{Cross-interleaved Reed-Solomon code}%
-Diese Vorgehensweise erzielt eine hohe Robustheit gegenüber Produktionsfehlern oder Verschmutzung auf der Disc. Bei CDs sind diese in der Lage, bis zu 4000 fehlerhafte Bits am Stück (ca. $2.5mm$) zu erkennen und zu korrigieren.
+Diese Vorgehensweise erzielt eine hohe Robustheit gegenüber Produktionsfehlern oder Verschmutzung auf der Disc. Bei CDs sind diese in der Lage, bis zu 4000 fehlerhafte Bits am Stück (ca. $2.5$mm) zu erkennen und zu korrigieren.
Die Digital Video Disc funktioniert nach dem selben Konzept mit grösseren Codeblöcken. Die DVD verwendet einen (208,192)-Code und einen (182,172)-Code.
@@ -147,7 +147,7 @@ Die Digital Video Disc funktioniert nach dem selben Konzept mit grösseren Codeb
% \subfigure[]{
% \includegraphics[width=0.4\textwidth]{papers/reedsolomon/images/designer_qrcode}
% }
- \caption{Anhand der grösse würde man darauf schliessen, dass bei (a) mehr Informationen codiert sind als bei (b). Tatsächlich aber beinhalten beide Codes die gleiche Information. Das liegt daran, da die Fehlerkorrekturfähigkeit von QR-Codes sich in insgesamt vier Levels aufteilen lassen. Der höchste Fehlerkorrektur-Level, der bei (a) angewendet wurde, ist in der Lage, bis zu 30\% der Daten wiederherzustellen. Der kleinste Level schafft etwa 7\%, der in (b) veranschaulicht wird. Da die Grösse also nichts über die Menge an Daten aussagt, könnte es sich bei (a) auch um einen Code mit viel Nutzdaten und kleinem Fehlerkorrektur-Level handeln. Der Unterschied ist von Auge nicht sichtbar.}
+ \caption{Anhand der Grösse würde man darauf schliessen, dass bei (a) mehr Informationen codiert sind als bei (b). Tatsächlich aber beinhalten beide Codes die gleiche Information. Das liegt daran, dass die Fehlerkorrekturfähigkeit von QR-Codes sich in insgesamt vier Levels aufteilen lassen. Das höchste Fehlerkorrektur-Level, das bei (a) angewendet wurde, ist in der Lage, bis zu 30\% der Daten wiederherzustellen. Das kleinste Level schafft etwa 7\%, das in (b) veranschaulicht wird. Da die Grösse also nichts über die Menge an Daten aussagt, könnte es sich bei (a) auch um einen Code mit viel Nutzdaten und kleinem Fehlerkorrektur-Level handeln. Der Unterschied ist von Auge nicht sichtbar.}
\label{fig:qr}
\end{figure}
@@ -165,19 +165,19 @@ Die Digital Video Disc funktioniert nach dem selben Konzept mit grösseren Codeb
\subfigure[]{
\includegraphics[width=0.4\textwidth]{papers/reedsolomon/images/designer_qrcode}
}
- \caption{Während (a) noch einen unveränderten QR-Code repräsentiert, handelt es sich bei (b) nun um einen Designer-QR-Code. Beide Codes verfügen über einen mittleren Fehlerkorrektur-Level von theoretisch 15\%. Da bei (b) jetzt einen Teil des Codes durch ein Logo verdeckt wird, schränkt sich die Fehlerkorrekturfähigkeit je nach Grösse des verdeckten Teils mehr oder weniger stark ein. Unser Designer-Code in (b) ist nur noch in der Lage etwa 9\% des Codes zu rekonstruieren.}
+ \caption{Während (a) noch einen unveränderten QR-Code repräsentiert, handelt es sich bei (b) nun um einen Designer-QR-Code. Beide Codes verfügen über einen mittleren Fehlerkorrektur-Level von theoretisch 15\%. Da bei (b) jetzt ein Teil des Codes durch ein Logo verdeckt wird, schränkt sich die Fehlerkorrekturfähigkeit je nach Grösse des verdeckten Teils mehr oder weniger stark ein. Unser Designer-Code in (b) ist nur noch in der Lage, etwa 9\% des Codes zu rekonstruieren.}
\label{fig:designqr}
\end{figure}
\subsection{QR-Codes}
\index{QR-Code}%
-Quick Response Codes oder auch QR-Codes funktionieren nach einem sehr ähnlichen Prinzip wie in unserem Beispiel der Abschnitte \ref{reedsolomon:section:codebsp} - \ref{reedsolomon:section:rekonstruktion} nur das QR-Codes in einem $\mathbb{F}_{256}$ Körper arbeiten.
+Quick Response Codes oder auch QR-Codes funktionieren nach einem sehr ähnlichen Prinzip wie in unserem Beispiel die Abschnitte \ref{reedsolomon:section:codebsp} - \ref{reedsolomon:section:rekonstruktion}, nur der QR-Code in einem $\mathbb{F}_{256}$ Körper arbeitet.
Die physische Grösse eines Codes ist stark abhängig von der Menge an codierten Daten sowie dem verwendeten Fehlerkorrektur-Level.
-Es ist so auf dem ersten Blick nicht ersichtlich, wie viel Nutzinformationen ein QR-Code enthält.
+Es ist so auf den ersten Blick nicht ersichtlich, wie viel Nutzinformationen ein QR-Code enthält.
Die QR-Codes in Abbildung \ref{fig:qr} zeigen jeweils die gleiche Information mit unterschiedlichem Fehlerkorrektur-Level.
Codes mit einem höheren Korrektur-Level können auch für Designer-Codes zweckentfremdet werden.
\index{Designed-QR-Code}%
-Dabei wird z.~B.~das Firmenlogo oder einen Schriftzug über den QR-Code gelegt, ohne das die Funktion des Codes beeinträchtigt wird. Ein Beispiel dazu ist in Abbildung \ref{fig:designqr} zu finden.
+Dabei wird z.~B.~das Firmenlogo oder ein Schriftzug über den QR-Code gelegt, ohne dass die Funktion des Codes beeinträchtigt wird. Ein Beispiel dazu ist in Abbildung \ref{fig:designqr} zu finden.
%
diff --git a/buch/papers/reedsolomon/codebsp.tex b/buch/papers/reedsolomon/codebsp.tex
index 67f33da..5d3daa5 100644
--- a/buch/papers/reedsolomon/codebsp.tex
+++ b/buch/papers/reedsolomon/codebsp.tex
@@ -9,7 +9,7 @@
Um die Funktionsweise eines Reed-Solomon-Codes besser zu verstehen, werden wir die einzelnen Probleme und ihre Lösungen anhand eines Beispiels betrachten.
Da wir in endlichen Körpern rechnen, werden wir zuerst solch einen Körper festlegen. Dabei müssen wir die Definition \ref{buch:endlichekoerper:def:galois-koerper} berücksichtigen, die besagt, dass nur Primzahlen für endliche Körper in Frage kommen.
Wir legen für unser Beispiel den endlichen Körper $\mathbb{F}_{q}$ mit $q = 11$ fest.
-Zur Hilfestellung zum Rechnen in $\mathbb{F}_{11}$ können die beiden Tabellen \ref{reedsolomon:subsection:adtab} und \ref{reedsolomon:subsection:mptab} hinzugezogen werden. Diese Tabellen enthalten die Resultate der arithmetischen Operationen im Körper $\mathbb{F}_{11}$, die durchgeführt werden können.
+Zur Hilfestellung beim Rechnen in $\mathbb{F}_{11}$ können die beiden Tabellen \ref{reedsolomon:subsection:adtab} und \ref{reedsolomon:subsection:mptab} hinzugezogen werden. Diese Tabellen enthalten die Resultate der arithmetischen Operationen im Körper $\mathbb{F}_{11}$, die durchgeführt werden können.
Aus der Definition der endlichen Körper (ersichtlich auch in den Tabellen) folgt, dass uns nur die Zahlen \[\mathbb{F}_{11} = \{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10\}\] zur Verfügung stehen und somit $11 = 0$ gelten muss.
\rhead{Codierung eines Beispiels}
@@ -26,7 +26,7 @@ Der Nachrichtenblock im Beispiel besteht aus
\[
n = q - 1 = 10 \text{ Zahlen},
\]
-wobei die Null weggelassen wird. Wenn wir versuchen würden, mit der Null zu codieren, so stellen wir fest, dass wir wieder Null an der gleichen Stelle erhalten und somit wäre die Codierung nicht eindeutig.
+wobei die Null weggelassen wird. Wenn wir versuchen würden, mit der Null zu codieren, stellen wir fest, dass wir wieder null an der gleichen Stelle erhalten und somit wäre die Codierung nicht eindeutig.
% Notes
%Da bei allen Codes, die codiert werden wird an der gleichen Stelle eine Nullstelle auftreten.
@@ -37,28 +37,28 @@ wobei die Null weggelassen wird. Wenn wir versuchen würden, mit der Null zu cod
%n = q - 1 = 10 \text{ Zahlen}.
%\]
-Im nächsten Schritt bestimmen wir, wie viele Fehler $t$ maximal während der Übertragung auftreten dürfen, damit wir sie noch korrigieren können.
+Im nächsten Schritt bestimmen wir, wie viele Fehler $t$ während der Übertragung maximal auftreten dürfen, damit wir sie noch korrigieren können.
Unser Beispielcode sollte in der Lage sein
\[
t = 2
\]
Fehlerstellen korrigieren zu können.
-Die Grösse des Nutzdatenteils hängt von der Grösse des Nachrichtenblocks sowie der Anzahl der Fehlerkorrekturstellen ab. Je robuster der Code sein muss, desto weniger Platz für Nutzdaten $k$ bleibt in der Nachricht übrig.
-Bei maximal 2 Fehler können wir noch
+Die Grösse des Nutzdatenteils hängt von der Grösse des Nachrichtenblocks sowie der Anzahl der Fehlerkorrekturstellen ab. Je robuster der Code sein muss, desto weniger Platz bleibt für Nutzdaten $k$ in der Nachricht übrig.
+Bei maximal 2 Fehlern können wir noch
\[
k = n - 2t = 6\text{ Zahlen}
\]
übertragen.
-Zusammenfassend haben wir einen Nachrichtenblock mit der Länge von 10 Zahlen definiert, der 6 Zahlen als Nutzlast beinhaltet und in der Lage ist, aus 2 fehlerhafte Stellen im Block die ursprünglichen Nutzdaten zu rekonstruieren. Zudem werden wir im Weiteren feststellen, dass dieser Code maximal vier Fehlerstellen erkennen, diese aber nicht rekonstruieren kann.
+Zusammenfassend haben wir einen Nachrichtenblock mit der Länge von 10 Zahlen definiert, der 6 Zahlen als Nutzlast beinhaltet und in der Lage ist, aus 2 fehlerhaften Stellen im Block die ursprünglichen Nutzdaten zu rekonstruieren. Zudem werden wir im Weiteren feststellen, dass dieser Code maximal vier Fehlerstellen erkennen, diese aber nicht rekonstruieren kann.
Wir legen nun für das Beispiel die Nachricht
\[
m = [0,0,0,0,4,7,2,5,8,1]
\]
fest, die wir gerne an einen Empfänger übertragen möchten, wobei die vorderen vier Stellen für die Fehlerkorrektur zuständig sind.
-Solange diese Stellen vor dem Codieren und nach dem Decodieren den Wert null haben, so ist die Nachricht fehlerfrei übertragen worden.
+Solange diese Stellen vor dem Codieren und nach dem Decodieren den Wert null haben, ist die Nachricht fehlerfrei übertragen worden.
Da wir in den folgenden Abschnitten mit Polynomen arbeiten, stellen wir die Nachricht auch noch als Polynom
\[
@@ -77,7 +77,7 @@ dar.
\label{reedsolomon:subsection:diskFT}}
Im vorherigen Abschnitt \ref{reedsolomon:section:dtf} haben wir schon einmal die diskrete Fouriertransformation zum Codieren einer Nachricht verwendet. In den endlichen Körpern wird dies jedoch nicht gelingen, da die Eulersche Zahl $e$ in endlichen Körpern nicht existiert.
-Wir wählen deshalb eine Zahl $a$, die die gleichen Aufgaben haben soll wie $e^{\frac{j}{2 \pi}}$ in der diskreten Fouriertransformation, nur mit dem Unterschied, dass $a$ in $\mathbb{F}_{11}$ ist. Dazu soll die Potenz von $a$ den gesamten Zahlenbereich von $\mathbb{F}_{11}$ abdecken.
+Wir wählen deshalb eine Zahl $a$, die die gleiche Aufgabe haben soll wie $e^{\frac{j}{2 \pi}}$ in der diskreten Fouriertransformation, nur mit dem Unterschied, dass $a$ in $\mathbb{F}_{11}$ ist. Dazu soll die Potenz von $a$ den gesamten Zahlenbereich von $\mathbb{F}_{11}$ abdecken.
Dazu ändern wir die Darstellung von
\[
\mathbb{F}_{11} = \{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10\}
@@ -147,15 +147,15 @@ $a = 10$ & $\Rightarrow$ & $\{a^i | 0 \le i \le 10\}$ & $=$ & $\{1, 10, 1, 10, 1
%$a = 10 :$& $\qquad \mathbb{Z}_{11}\setminus\{0\}$ &$=$& $\{1, 10, 1, 10, 1, 10, 1, 10, 1, 10\}$
%\end{tabular}
%\end{center}
-Es fällt auf, dass wir für $a$ die Zahlen $2,6,7,8$ Mengen erhalten, die tatsächlich den gesamten Zahlenraum von $\mathbb{F}_{11}$ abbilden. Solche Zahlen werden \em primitive Einheitswurzel \em genannt.
-Wenden wir diese Vorgehensweise auch für andere endliche Körper an, so werden wir sehen, dass wir immer mindestens zwei solcher Einheitswurzel finden werden. Somit ist es uns überlassen, eine dieser Einheitswurzel auszuwählen, mit der wir weiter rechnen wollen. Für das Beispiel wählen wir die Zahl $a = 8$.
+Es fällt auf, dass wir für $a$ die Zahlen $2,6,7,8$ Mengen erhalten, die tatsächlich den gesamten Zahlenraum von $\mathbb{F}_{11}$ abbilden. Solche Zahlen werden \em primitive Einheitswurzeln \em genannt.
+Wenden wir diese Vorgehensweise auch für andere endliche Körper an, so werden wir sehen, dass wir immer mindestens zwei solcher Einheitswurzeln finden werden. Somit ist es uns überlassen, eine dieser Einheitswurzeln auszuwählen, mit der wir weiter rechnen wollen. Für das Beispiel wählen wir die Zahl $a = 8$.
\subsubsection{Bildung einer Transformationsmatrix
\label{reedsolomon:subsection:transMat}}
\index{Transformationsmatrix}%
-Mit der Wahl einer Einheitswurzel ist es uns jetzt möglich, unsere Nachricht zu Codieren. Daraus sollen wir dann einen Übertragungsvektor $v$ erhalten, den wir an den Empfänger schicken können.
-Für die Codierung setzen wir alle Zahlen in $\mathbb{F}_{11}\setminus\{0\}$ nacheinander in $m(X)$ ein. Da wir zuvor eine von $a$ abhängige Schreibweise gewählt haben setzen wir stattdessen $a^i$ ein mit $a = 8$ als die von uns gewählten primitiven Einheitswurzel. Daraus ergibt sich
+Mit der Wahl einer Einheitswurzel ist es uns jetzt möglich, unsere Nachricht zu codieren. Daraus sollen wir dann einen Übertragungsvektor $v$ erhalten, den wir an den Empfänger schicken können.
+Für die Codierung setzen wir alle Zahlen in $\mathbb{F}_{11}\setminus\{0\}$ nacheinander in $m(X)$ ein. Da wir zuvor eine von $a$ abhängige Schreibweise gewählt haben, setzen wir stattdessen $a^i$ ein mit $a = 8$ als die von uns gewählten primitiven Einheitswurzel. Daraus ergibt sich
%Für die Codierung müssen wir alle $a^i$ in das Polynom $m(X)$ einsetzen. Da wir $a^i = 8^i$ gewählt haben, ergibt sich daraus
%
%Damit wir unsere Nachricht codieren können, müssen wir $8^i$ in $m(X)$ einsetzen.
@@ -175,7 +175,7 @@ als unser Übertragungsvektor.
\label{reedsolomon:subsection:algCod}}
Um das Ganze noch ein wenig übersichtlicher zu gestalten, können wir die Polynome zu einer Matrix zusammenfassen, die unsere Transformationsmatrix $A$ bildet.
-Für die allgemeine Codierung benötigen wir die Nachricht $m$, die codiert werden soll, sowie die Transformationsmatrix $A$. Daraus erhalten wir den Übertragungsvektor $v$. Setzen wir die Zahlen aus dem Beispiel ein erhalten wir folgende Darstellung:
+Für die allgemeine Codierung benötigen wir die Nachricht $m$, die codiert werden soll sowie die Transformationsmatrix $A$. Daraus erhalten wir den Übertragungsvektor $v$. Setzen wir die Zahlen aus dem Beispiel ein, erhalten wir folgende Darstellung:
\[
v = A \cdot m \qquad \Rightarrow \qquad v = \begin{pmatrix}
8^0& 8^0& 8^0& 8^0& 8^0& 8^0& 8^0& 8^0& 8^0& 8^0\\
diff --git a/buch/papers/reedsolomon/decmitfehler.tex b/buch/papers/reedsolomon/decmitfehler.tex
index 97694ae..6cea758 100644
--- a/buch/papers/reedsolomon/decmitfehler.tex
+++ b/buch/papers/reedsolomon/decmitfehler.tex
@@ -7,8 +7,8 @@
\label{reedsolomon:section:decmitfehler}}
\rhead{Decodierung mit Fehler}
Bisher haben wir die Decodierung unter der Bedingung durchgeführt, dass der Übertragungsvektor fehlerlos versendet und empfangen wurde.
-In der realen Welt müssen wir uns jedoch damit abfinden, dass kein Übertragungskanal garantiert fehlerfrei ist und das wir früher oder später mit Fehlern rechnen müssen.
-Genau für dieses Problem wurden Fehler korrigierende Codes, wie der Reed-Solomon-Code, entwickelt.
+In der realen Welt müssen wir uns jedoch damit abfinden, dass kein Übertragungskanal garantiert fehlerfrei ist und dass wir früher oder später mit Fehlern rechnen müssen.
+Genau für dieses Problem wurden Fehler korrigierende Codes wie der Reed-Solomon-Code entwickelt.
In diesem Abschnitt betrachten wir somit die Idee der Fehlerkorrektur und wie wir diese auf unser Beispiel anwenden können.
Der Übertragungskanal im Beispiel weist jetzt den Fehlervektor
@@ -79,7 +79,7 @@ Wir stellen jedoch recht schnell fest, dass am decodierten Nachrichtenblock
r = [\underbrace{5,7,4,10,}_{\displaystyle\text{Syndrom}}5,4,5,7,6,7]
\]
etwas nicht in Ordnung ist, denn die vorderen vier Fehlerkorrekturstellen haben nicht mehr den Wert null.
-Der Nachrichtenblock weisst jetzt ein {\em Syndrom} auf, welches anzeigt, dass der Übertragungsvektor fehlerhaft empfangen wurde.
+Der Nachrichtenblock weist jetzt ein {\em Syndrom} auf, welches anzeigt, dass der Übertragungsvektor fehlerhaft empfangen wurde.
\index{Syndrom}%
% Old Text
%Wenn wir den Übertragungsvektor jetzt Rücktransformieren wie im vorherigen Kapitel erhalten wir
@@ -92,7 +92,7 @@ Jetzt stellt sich natürlich die Frage, wie wir daraus den ursprünglich gesende
\subsection{Das Fehlerstellenpolynom $d(X)$
\label{reedsolomon:subsection:fehlerpolynom}}
Bevor wir unser Lokatorpolynom berechnen können, müssen wir zuerst eine Möglichkeit finden, die fehlerhaften von den korrekten Stellen im Übertragungsvektor unterscheiden zu können.
-In einem ersten Versuch berechnen wir die Differenz $d$ des empfangenen und dem gesendeten Übertragungsvektor mit
+In einem ersten Versuch berechnen wir die Differenz $d$ des empfangenen und des gesendeten Übertragungsvektors mit
%Alle Stellen in $d$, die nicht null sind sind demnach fehler.
%
%In einem ersten Versuch könnten wir $d$ berechnen mit
@@ -107,11 +107,11 @@ und nennen $d(X)$ unser {\em Fehlerstellenpolynom}.
\index{Fehlerstellenpolynom}%
Dieses Polynom soll uns sagen, welche Stellen korrekt und welche fehlerhaft sind.
-Durch das Verwenden von $m(X)$ stossen wir auf weitere Probleme, da wir den Nachrichtenvektor auf der Empfängerseite nicht kennen (unser Ziel ist es ja genau diesen zu finden). Dieses Problem betrachten wir im Abschnitt \ref{reedsolomon:subsection:nachrichtenvektor} genauer. Um die Überlegungen in den folgenden Abschnitten besser zu verstehen sei $m(X)$ bekannt auf der Empfängerseite.
+Durch das Verwenden von $m(X)$ stossen wir auf weitere Probleme, da wir den Nachrichtenvektor auf der Empfängerseite nicht kennen (unser Ziel ist es ja, genau diesen zu finden). Dieses Problem betrachten wir in Abschnitt \ref{reedsolomon:subsection:nachrichtenvektor} genauer. Um die Überlegungen in den folgenden Abschnitten besser zu verstehen, sei $m(X)$ bekannt auf der Empfängerseite.
%Dies wird uns zwar andere sorgen wegen $m(X)$ bereiten, wir werden werden deshalb erst in Abschnitt \ref{reedsolomon:subsection:nachrichtenvektor} darauf zurückkommen.
-Setzen wir jetzt unsere Einheitswurzel aus dem Beispiel ein so erhalten wir
+Setzen wir jetzt unsere Einheitswurzel aus dem Beispiel ein, erhalten wir
% Old Text
%\begin{align}
% m(X) & = 4X^5 + 7X^4 + 2X^3 + 5X^2 + 8X + 1 \\
@@ -130,10 +130,10 @@ Setzen wir jetzt unsere Einheitswurzel aus dem Beispiel ein so erhalten wir
\hline
\end{tabular}
\end{center}
-und damit die Information, dass allen Stellen, die nicht Null sind, Fehler enthalten.
-Aus der Tabelle lesen wir ab, das in unserem Beispiel die Fehler an der Stelle $3$ und $8$ zu finden sind.
+und damit die Information, dass alle Stellen, die nicht null sind, Fehler enthalten.
+Aus der Tabelle lesen wir ab, dass in unserem Beispiel die Fehler an der Stelle $3$ und $8$ zu finden sind.
-Für das einfache Bestimmen von Hand mag dies ja noch ausreichen, jedoch können wir mit diesen Stellen nicht das Lokatorpolynom bestimmen, denn dafür bräuchten wir alle Nullstellen, an denen es Fehler gegeben hat (also sozusagen genau das umgekehrte). Um dies zu erreichen wenden wir eine andere Herangehensweise und nehmen uns den Satz von Fermat sowie den kleinsten gemeinsamen Teiler zur Hilfe.
+Für das einfache Bestimmen von Hand mag dies ja noch ausreichen. Wir können jedoch mit diesen Stellen das Lokatorpolynom nicht bestimmen, denn dafür würden wir alle Nullstellen gebrauchen, an denen es Fehler gegeben hat (also sozusagen genau das Umgekehrte). Um dies zu erreichen, wenden wir eine andere Herangehensweise an und nehmen uns den Satz von Fermat sowie den kleinsten gemeinsamen Teiler zu Hilfe.
\subsection{Mit dem grössten gemeinsamen Teiler auf Nullstellenjagd
\label{reedsolomon:subsection:ggT}}
@@ -158,7 +158,7 @@ Wir können jetzt auch $d(X)$ nach der gleichen Überlegung darstellen als
d(X) = (X-a^0)(X-a^1)(X-a^2)\textcolor{gray!40}{(X-a^3)}(X-a^4)(X-a^5)(X-a^6)(X-a^7)\textcolor{gray!40}{(X-a^8)}(X-a^9) \cdot p(x),
\]
wobei diese Darstellung nicht mehr alle Nullstellen umfasst wie es noch in $f(X)$ der Fall war.
-Dies liegt daran, dass wir ja zwei Fehlerstellen (grau markiert) haben, die nicht Null sind. Diese fassen wir zum Restpolynom $p(X)$ zusammen.
+Dies liegt daran, dass wir ja zwei Fehlerstellen (grau markiert) haben, die nicht null sind. Diese fassen wir zum Restpolynom $p(X)$ zusammen.
Wenn wir jetzt den grössten gemeinsamen Teiler von $f(X)$ und $d(X)$ berechnen, so erhalten wir mit
\[
\operatorname{ggT}(f(X),d(X)) = (X-a^0)(X-a^1)(X-a^2)\textcolor{gray!40}{(X-a^3)}(X-a^4)(X-a^5)(X-a^6)(X-a^7)\textcolor{gray!40}{(X-a^8)}(X-a^9)
@@ -172,7 +172,7 @@ Dies scheint zuerst nicht sehr hilfreich zu sein, da wir für das Lokatorpolynom
\label{reedsolomon:subsection:kgV}}
\index{kgV}%
\index{kleinstes gemeinsames Vielfaches}%
-Das kgV hat nämlich die Eigenschaft sämtliche Nullstellen zu finden, also nicht nur die fehlerhaften sondern auch die korrekten, was in
+Das kgV hat nämlich die Eigenschaft, sämtliche Nullstellen zu finden, also nicht nur die fehlerhaften, sondern auch die korrekten, was in
\[
\operatorname{kgV}(f(X),d(X)) = (X-a^0)(X-a^1)(X-a^2)(X-a^3)(X-a^4)(X-a^5)(X-a^6)(X-a^7)(X-a^8)(X-a^9) \cdot q(X).
\]
@@ -187,8 +187,8 @@ Somit ist
l(X) = (X-a^3)(X-a^8)
\]
unser gesuchtes Lokatorpolynom.
-Es scheint so als müssten wir nur noch an den besagten Stellen den Übertragungsvektor korrigieren und wir wären fertig mit der Fehlerkorrektur.
-Jedoch haben wir noch ein grundlegendes Problem, dass zu Beginn aufgetaucht ist, wir aber beiseite geschoben haben. Die Rede ist natürlich vom Nachrichtenvektor $m(X)$, mit dem wir in erster Linie das wichtige Fehlerstellenpolynom $d(X)$ berechnet haben, auf der Empfängerseite aber nicht kennen.
+Es scheint so als müssten wir nur noch den Übertragungsvektor an den besagten Stellen korrigieren und wir wären fertig mit der Fehlerkorrektur.
+Jedoch haben wir noch ein grundlegendes Problem, das zu Beginn aufgetaucht ist, wir aber beiseite geschoben haben. Die Rede ist natürlich vom Nachrichtenvektor $m(X)$, mit dem wir in erster Linie das wichtige Fehlerstellenpolynom $d(X)$ berechnet haben, auf der Empfängerseite aber nicht kennen.
\subsection{Der problematische Nachrichtenvektor $m(X)$
\label{reedsolomon:subsection:nachrichtenvektor}}
@@ -198,8 +198,8 @@ In Abschnitt \ref{reedsolomon:section:decmitfehler} haben wir
d(X) = r(X) - m(X)
\]
in Abhängigkeit von $m(X)$ berechnet.
-Jedoch haben wir ausser acht gelassen, dass $m(X)$ auf der Empfängerseite nicht verfügbar und somit gänzlich unbekannt ist.
-Es scheint so als würde dieser Lösungsansatz, den wir bisher verfolgt haben, nicht funktioniert.
+Wir haben jedoch ausser acht gelassen, dass $m(X)$ auf der Empfängerseite nicht verfügbar und somit gänzlich unbekannt ist.
+Es scheint so als würde dieser Lösungsansatz, den wir bisher verfolgt haben, nicht funktionieren.
Wir könnten uns höchstens noch fragen, ob wir tatsächlich nichts über den Nachrichtenvektor im Beispiel wissen.
Wenn wir noch einmal den Vektor betrachten als
@@ -211,7 +211,7 @@ Im Normalfall sollen diese nämlich den Wert $0$ haben und somit sind nur die le
\[
m = [0,0,0,0,?,?,?,?,?,?].
\]
-Nach der Definition des Reed-Solomon-Codes soll an genau diesen vier Stellen auch die Information befinden, wo die Fehlerstellen liegen. Daher reicht es auch aus
+Nach der Definition des Reed-Solomon-Codes soll sich an genau diesen vier Stellen auch die Information befinden, wo die Fehlerstellen liegen. Daher reicht es auch aus
% darum werden die stellen auch als fehlerkorrekturstellen bezeichnet
\[
d(X) = 5X^9 + 7X^8 + 4X^7 + 10X^6 + p(X)
@@ -221,7 +221,7 @@ so zu berechnen, dass wir die wichtigen vier Stellen kennen, der Rest des Polyno
\subsection{Die Berechnung der Fehlerstellen
\label{reedsolomon:subsection:nachrichtenvektor}}
\index{Fehlerstellen}%
-Um die Fehlerstellen zu berechnen wenden wir die gleiche Vorgehensweise wie zuvor an, also zuerst den ggT, danach berechnen wir das kgV um am Ende das Lokatorpolynom zu erhalten.
+Um die Fehlerstellen zu berechnen wenden wir die gleiche Vorgehensweise wie zuvor an, also zuerst den ggT, danach berechnen wir das kgV, um am Ende das Lokatorpolynom zu erhalten.
\subsubsection{Schritt 1: ggT}
@@ -285,7 +285,7 @@ und erhalten
\subsubsection{Schritt 2: kgV}
-Mit dem Resultat das wir vom ggT erhalten haben können wir jetzt das kgV berechnen. Dazu können wir jetzt den erweiterten Euklidischen Algorithmus verwenden, den wir in Abschnitt \ref{buch:subsection:daskgv} kennengelernt haben.
+Mit dem Resultat, das wir vom ggT erhalten haben, können wir jetzt das kgV berechnen. Dazu können wir jetzt den erweiterten Euklidischen Algorithmus verwenden, den wir in Abschnitt \ref{buch:subsection:daskgv} kennengelernt haben.
%
%Mit den Resultaten, die wir vom Rechenweg des grössten gemeinsamen Teiler erhalten haben können wir jetzt auch das kleinste Gemeinsame Vielfache berechnen. Eine detailliertere Vorgehensweise findet man in Kapitel ???.
%
@@ -314,14 +314,14 @@ Unser gesuchtes Lokatorpolynom hat also die Form
l(X) = (X-a^i)(X-a^j).
\]
Also brauchen wir nur noch $i$ und $j$ zu berechnen und wir haben unsere gesuchten Fehlerstellen.
-Diese bekommen wir recht einfach mit
+Diese erhalten wir recht einfach mit
\begin{equation*}
\begin{aligned}
a^i &= 5 &&\Rightarrow & i &= 3\\
a^j &= 6 &&\Rightarrow & j &= 8.
\end{aligned}
\end{equation*}
-Schlussendlich erhalten wir
+Schliesslich erhalten wir
\[
d(X) = (X-a^3)(X-a^8)
\]
diff --git a/buch/papers/reedsolomon/decohnefehler.tex b/buch/papers/reedsolomon/decohnefehler.tex
index 2c755f9..30aa97a 100644
--- a/buch/papers/reedsolomon/decohnefehler.tex
+++ b/buch/papers/reedsolomon/decohnefehler.tex
@@ -7,9 +7,9 @@
\label{reedsolomon:section:decohnefehler}}
\rhead{Decodierung ohne Fehler}
-In diesem Abschnitt betrachten wie die Überlegung, wie wir auf der Empfängerseite die Nachricht aus dem empfangenen Übertragungsvektor erhalten. Nach einer einfachen Überlegung müssen wir den Übertragungsvektor decodieren, was auf den ersten Blick nicht allzu kompliziert sein sollte, solange wir davon ausgehen können, dass es während der Übertragung keine Fehler gegeben hat. Wir betrachten deshalb den Übertragungskanal als fehlerfrei.
+In diesem Abschnitt betrachten wir die Überlegung, wie wir auf der Empfängerseite die Nachricht aus dem empfangenen Übertragungsvektor erhalten. Nach einer einfachen Überlegung müssen wir den Übertragungsvektor decodieren, was auf den ersten Blick nicht allzu kompliziert sein sollte, solange wir davon ausgehen können, dass es während der Übertragung keine Fehler gegeben hat. Wir betrachten deshalb den Übertragungskanal als fehlerfrei.
-Der Übertragungsvektor empfangen wir also als
+Den Übertragungsvektor empfangen wir also als
\[
v = [5,3,6,5,2,10,2,7,10,4].
\]
@@ -27,13 +27,13 @@ Nach einem banalen Ansatz ist die Decodierung die Inverse der Codierung. Dank de
v = A \cdot m \qquad \Rightarrow \qquad m = A^{-1} \cdot v
\]
Nur stellt sich jetzt die Frage, wie wir die Inverse von $A$ berechnen.
-Dazu können wir wiederum den Ansatz der Fouriertransformation uns zur Hilfe nehmen,
+Dazu können wir wiederum den Ansatz der Fouriertransformation zu Hilfe nehmen,
jedoch betrachten wir jetzt deren Inverse.
Definiert ist sie als
\[
F(\omega) = \int_{-\infty}^{\infty} f(t) \mathrm{e}^{-j\omega t} dt \qquad \Rightarrow \qquad \mathfrak{F}^{-1}(F(\omega)) = f(t) = \frac{1}{2 \pi} \int_{-\infty}^{\infty} F(\omega) \mathrm{e}^{j \omega t} d\omega.
\]
-Im wesentlichen ändert sich bei der inversen diskreten Fouriertransformation $e^{j/2\pi}$ zu $e^{-j/2\pi}$. Zusätzlich benötigt die Inverse noch einen Korrekturfaktor $1/n$. Wir erwarten daher, dass wir auch im endlichen Körper $A$ die Zahl $a$ durch $a^{-1}$ ersetzen können. Mit der primitiven Einheitswurzel ergibt das
+Im Wesentlichen ändert sich bei der inversen diskreten Fouriertransformation $e^{j/2\pi}$ zu $e^{-j/2\pi}$. Zusätzlich benötigt die Inverse noch einen Korrekturfaktor $1/n$. Wir erwarten daher, dass wir auch im endlichen Körper $A$ die Zahl $a$ durch $a^{-1}$ ersetzen können. Mit der primitiven Einheitswurzel ergibt das
\index{Korrekturfaktor}%
%Damit beschäftigen wir uns im Abschnitt \ref{reedsolomon:subsection:sfaktor} weiter, konkret suchen wir momentan aber eine Inverse für unsere primitive Einheitswurzel $a$.
\[
@@ -47,7 +47,7 @@ Mit einem solchen Problem haben wir uns bereits in Abschnitt \ref{buch:section:e
\subsection{Inverse der primitiven Einheitswurzel
\label{reedsolomon:subsection:invEinh}}
\index{Inverse}%
-Die Funktionsweise des euklidischen Algorithmus ist im Abschnitt \ref{buch:section:euklid} ausführlich beschrieben.
+Die Funktionsweise des euklidischen Algorithmus ist in Abschnitt \ref{buch:section:euklid} ausführlich beschrieben.
Für unsere Anwendung wählen wir die Parameter $a = 8$ und $b = 11$ ($\mathbb{F}_{11}$).
Daraus erhalten wir
@@ -106,9 +106,9 @@ Die inverse Transformationsmatrix $A^{-1}$ bilden wir, indem wir jetzt die inver
\subsection{Der Faktor $s$
\label{reedsolomon:subsection:sfaktor}}
Die diskrete Fouriertransformation benötigt für die Inverse einen Vorfaktor von $\frac{1}{2\pi}$.
-Wir müssen also damit rechnen, dass wir für die Inverse Transformationsmatrix ebenfalls einen solchen Vorfaktor benötigen.
+Wir müssen also damit rechnen, dass wir für die inverse Transformationsmatrix ebenfalls einen solchen Vorfaktor benötigen.
Nur stellt sich jetzt die Frage, wie wir diesen Vorfaktor in unserem Fall ermitteln können.
-Dafür betrachten wir eine Regel aus der linearen Algebra, nämlich dass
+Dafür betrachten wir eine Regel aus der linearen Algebra, nämlich, dass
\[
A \cdot A^{-1} = E
@@ -152,7 +152,7 @@ Aus der letzten Matrix folgt, dass wir
\[
s = \dfrac{1}{10}
\]
-als unseren Vorfaktor setzen müssen um, die Gleichung \ref{reedsolomon:equation:sfaktor} zu erfüllen. Da wir in $\mathbb{F}_{11}$ nur mit ganzen Zahlen arbeiten, schreiben wir $\frac{1}{10}$ in $10^{-1}$ um und bestimmen diese Inverse erneut mit dem euklidischen Algorithmus. So erhalten wir $10^{-1} = 10$ als Vorfaktor in $\mathbb{F}_{11}$.
+als unseren Vorfaktor setzen müssen, um die Gleichung \ref{reedsolomon:equation:sfaktor} zu erfüllen. Da wir in $\mathbb{F}_{11}$ nur mit ganzen Zahlen arbeiten, schreiben wir $\frac{1}{10}$ in $10^{-1}$ um und bestimmen diese Inverse erneut mit dem euklidischen Algorithmus. So erhalten wir $10^{-1} = 10$ als Vorfaktor in $\mathbb{F}_{11}$.
%
%erfüllt wird. Wir schreiben den Bruch um in $\frac{1}{10} = 10^{-1}$ und wenden darauf erneut den euklidischen Algorithmus an und erhalten somit den Vorfaktor $10^{-1} = 10 = s$ in $\mathbb{F}_{11}$.
%
diff --git a/buch/papers/reedsolomon/dtf.tex b/buch/papers/reedsolomon/dtf.tex
index a50a134..587d36c 100644
--- a/buch/papers/reedsolomon/dtf.tex
+++ b/buch/papers/reedsolomon/dtf.tex
@@ -4,10 +4,10 @@
\section{Übertragung mit Hilfe der diskreten Fourier-Transformation
\label{reedsolomon:section:dtf}}
\rhead{Fehlerkorrektur mit diskreter Fourier-Transformation}
-Die Grundidee eines fehlerkorrigierenden Code ist, dass Informationen eines Datenpunktes
-durch die Codierung auf viele übertragene Werte verteilt werden.
+Die Grundidee eines fehlerkorrigierenden Codes ist, dass Informationen eines Datenpunktes
+durch die Codierung auf viele übertragenen Werte verteilt werden.
Die Decodierung ist in der Lage, den ursprünglichen Datenwert zu rekonstruieren,
-sogar wenn einzelne wenige übertragene Werte beschädigt worden sind.
+sogar wenn einzelne wenig übertragene Werte beschädigt worden sind.
\par
Die Fourier-Transformation transformiert einen einzelnen Wert,
\index{Fourier-Transformation}%
@@ -23,7 +23,7 @@ für Codierung und Decodierung zu verwenden.
\subsection{Beispiel: Fehlerkorrektur mit Fourier-Transformation
\label{reedsolomon:subsection:sendbsp}}
Das folgende Beispiel soll zeigen, wie die Idee der Fehlerkorrektur umgesetzt wurde.
-Die Fehlererkennung des Reed-Solomon-Codes funktioniert nach einem sehr Ähnlichen Prinzip.
+Die Fehlererkennung des Reed-Solomon-Codes funktioniert nach einem sehr ähnlichen Prinzip.
\index{Reed-Solomon-Code}%
%Das folgende Beispiel soll zeigen, wie Fehlerkorrektur möglich ist.
@@ -31,8 +31,8 @@ Die Fehlererkennung des Reed-Solomon-Codes funktioniert nach einem sehr Ähnlich
%der später erklärt wird, analog ist.
\par
Der Auftrag besteht darin, 64 Datenwerte zu übertragen, 32 Fehler erkennen können und bis zu 16 Fehler zu rekonstruieren.
-Mit Hilfe der Fourier-Transformation werden die \textcolor{blue}{blauen Datenpunkte} transformiert,
-zu den \textcolor{darkgreen}{grünen Übertragungspunkten}.
+Mit Hilfe der Fourier-Transformation werden die \textcolor{blue}{blauen Datenpunkte}
+zu den \textcolor{darkgreen}{grünen Übertragungspunkten} transformiert.
Durch eine Rücktransformation können die \textcolor{blue}{blauen Datenpunkte} wieder rekonstruiert werden.
\begin{figure}%[!ht]
@@ -45,17 +45,17 @@ Durch eine Rücktransformation können die \textcolor{blue}{blauen Datenpunkte}
\label{fig:sendorder}
\end{figure}
In der Abbildung \ref{fig:sendorder} wird eine Übertragung Schritt für Schritt illustriert.
-In der folgenden Aufzählung werden diese einzelne Schritte erklärt und erläutert:
+In der folgenden Aufzählung werden diese einzelnen Schritte erklärt und erläutert:
\begin{enumerate}[(1)]
\item Das Signal besteht aus 64 zufälligen, ganzzahligen Datenwerten zwischen 0 und 10.
- Für die Rekonstruktion werden zusätzliche Datenwerte benötigt, wir fügen deshalb 32 Werte hinzu.
+ Für die Rekonstruktion werden zusätzliche Datenwerte benötigt. Wir fügen deshalb 32 Werte hinzu.
Diese setzen wir willkürlich alle auf Null und nennen sie {\em Fehlerkorrekturstellen}.
\index{Fehlerkorrekturstellen}%
Wir erhalten so einen erweiterten Signalvektor der Länge $N =96$.
\index{Signalvektor}%
\item Mit der Fourier-Transformation wird der ganze Signalvektor codiert.
Dadurch wird jede Informationseinheit auf alle Punkte des Spektrums verteilt.
- \item Wir dürfen annehmen, dass bei der Übertragung, nur einzelne übertragene
+ \item Wir dürfen annehmen, dass bei der Übertragung nur einzelne übertragene
Werte durch Fehler verändert werden.
\par
Im Beispiel sind dies die Werte an den Stellen 6, 20 und 74 (\textcolor{red}{rote Kurve}),
@@ -68,10 +68,10 @@ In der folgenden Aufzählung werden diese einzelne Schritte erklärt und erläut
\par
Sind Übertragungsfehler aufgetreten, werden an diesen Stellen die Werte von Null abweichen.
Somit haben wir bereits Fehler erkannt.
- \item Die Werte an den Fehlerkorrekturstellen 64--96, die nicht mehr Null sind, nennen wir das {\em Syndrom}.
+ \item Die Werte an den Fehlerkorrekturstellen 64--96, die nicht mehr null sind, nennen wir das {\em Syndrom}.
\index{Syndrom}%
Im Syndrom steckt nur Information über die Fehler, sie werden durch die inverse Fourier-Transformation erzeugt.
- \item Um die Fehler zu rekonstruieren, kann man versuchen, die Information im Syndrom mit Fourier-Transformation zu transformieren.
+ \item Um die Fehler zu rekonstruieren kann man versuchen, die Information im Syndrom mit Fourier-Transformation zu transformieren.
Da das Syndrom nur ein Teil der Fehlerinformation ist, liefert die Fourier-Transformation eine Approximation der Fehler.
Diese Approximation der Fehler ist genau genug, um die Fehlerstellen zu lokalisieren.
\end{enumerate}
@@ -100,7 +100,7 @@ Die Analogie geht aber noch weiter.
Schreibt man
\( w =
e^{-\frac{2\pi j}{N} k}\)
- \label{reedsolomon:DFT_summand}, damit wird aus der Formel
+ \label{reedsolomon:DFT_summand}, wird aus der Formel
\begin{equation}
\hat{c}_{k}
= \frac{1}{N} \sum_{n=0}^{N-1}
@@ -121,12 +121,12 @@ Die Analogie geht aber noch weiter.
\label{reedsolomon:DFT_polynom2}
\end{equation}
für verschiedene \( w = e^{-\frac{2\pi j}{N} k}, k=1, \dots ,N-1\) übermittelt.
-Das Syndrom entstand durch die Wahl ${f_{64}}=0$ bis ${f}_{N-1}=0$ (graue Koeffizenten).
+Das Syndrom entstand durch die Wahl ${f_{64}}=0$ bis ${f}_{N-1}=0$ (graue Koeffizienten).
Die Polynominterpolation und die Fourier-Transformation rechnen beide mit reellen Zahlen.
Wenn die Approximation nicht mehr genügend gut ist, um die Fehler zu erkennen und zu rekonstruieren,
dann brauchen wir andere Varianten.
-Um dieser Approximation zu entkommen, verlassen wir die reellen Zahlen und gehen zu endlichen Körpern, auch Galois-Körper genannt.
+Um dieser Approximation zu entkommen verlassen wir die reellen Zahlen und gehen zu endlichen Körper, auch Galois-Körper genannt.
\index{endlicher Körper}%
\index{Galois-Körper}%
\index{Körper, endlich}%
diff --git a/buch/papers/reedsolomon/einleitung.tex b/buch/papers/reedsolomon/einleitung.tex
index cf46c27..c70f595 100644
--- a/buch/papers/reedsolomon/einleitung.tex
+++ b/buch/papers/reedsolomon/einleitung.tex
@@ -10,9 +10,10 @@ Der Reed-Solomon-Code wurde von den beiden Mathematikern Irving S. Reed und Gust
\index{Reed, Irving S.}%
\index{Solomon, Gustave}%
Dabei haben sie das Problem der fehlerhaften Datenübertragung gelöst.
-In diesem Kapitel wird möglichst verständlich die mathematische Abfolge und
-Funktionsweise des Reed-Solomon-Code erklärt.
-Es wird jedoch nicht auf die technische Umsetzung oder Implementierung eingegangen, jedoch werden im Abschnitt \ref{reedsolomon:section:anwendung} einige Anwendungen des Reed-Solomon-Codes vorgestellt.
+In diesem Kapitel wird die mathematische Abfolge und
+Funktionsweise des Reed-Solomon-Code möglichst verständlich erklärt.
+Es wird jedoch nicht auf die technische Umsetzung oder Implementierung eingegangen.
+In Abschnitt \ref{reedsolomon:section:anwendung} werden jedoch einige Anwendungen des Reed-Solomon-Codes vorgestellt.
diff --git a/buch/papers/reedsolomon/endlichekoerper.tex b/buch/papers/reedsolomon/endlichekoerper.tex
index 3019dd7..79c3c19 100644
--- a/buch/papers/reedsolomon/endlichekoerper.tex
+++ b/buch/papers/reedsolomon/endlichekoerper.tex
@@ -14,10 +14,10 @@ Zudem beschränken sich die arithmetischen Rechenoperationen auf das Addieren un
Wir können also nur ganze Zahlen als Resultat erhalten.
Dies erleichtert auch die Umsetzung auf ein digitales System, da Computer in der Regel lieber mit ganzen als mit gebrochenen oder komplexen Zahlen arbeiten.
-Um jetzt eine Nachricht in einem endlichen Körpern zu konstruieren gehen, wir im Grunde gleich vor wie im Beispiel aus dem Abschnitt \ref{reedsolomon:subsection:sendbsp}.
+Um jetzt eine Nachricht in einem endlichen Körper zu konstruieren, gehen wir im Grunde gleich vor wie im Beispiel aus dem Abschnitt \ref{reedsolomon:subsection:sendbsp}.
Eine Nachricht besteht aus einem Nutzdatenteil und einem Fehlerkorrekturteil.
Diese Nachricht wird codiert, übertragen und beim Empfänger wieder decodiert.
-In endlichen Körpern können wir jedoch nicht mehr die Fouriertransformation zur Hilfe nehmen.
+In endlichen Körpern können wir jedoch nicht mehr die Fouriertransformation zu Hilfe nehmen.
Wir müssen also eine Alternative finden, welche die gleichen Eigenschaften wie die Fouriertransformation aufweist, aber im endlichen Körper verwendet werden kann.
Auch beim Decodieren müssen wir uns etwas einfallen lassen, wenn die Vorgehensweise mit dem Lokator auch in endlichen Körpern funktionieren soll. Die folgenden Abschnitte widmen sich deshalb der genaueren Betrachtung eines Reed-Solomon-Codes und wie er in endlichen Körpern funktioniert.
diff --git a/buch/papers/reedsolomon/hilfstabellen.tex b/buch/papers/reedsolomon/hilfstabellen.tex
index 24fabdf..2c8585f 100644
--- a/buch/papers/reedsolomon/hilfstabellen.tex
+++ b/buch/papers/reedsolomon/hilfstabellen.tex
@@ -7,7 +7,7 @@
\label{reedsolomon:section:hilfstabellen}}
\rhead{Hilfstabellen}
-Um das rechnen zu erleichtern findet man in diesem Abschnitt die Resultate, die bei der Addition und der Multiplikation in $\mathbb{F}_{11}$ resultieren.
+Um das Rechnen zu erleichtern findet man in diesem Abschnitt die Resultate, die bei der Addition und der Multiplikation in $\mathbb{F}_{11}$ resultieren.
\subsection{Additionstabelle
\label{reedsolomon:subsection:adtab}}
diff --git a/buch/papers/reedsolomon/idee.tex b/buch/papers/reedsolomon/idee.tex
index b1ab8f6..df8c30d 100644
--- a/buch/papers/reedsolomon/idee.tex
+++ b/buch/papers/reedsolomon/idee.tex
@@ -5,14 +5,14 @@
\label{reedsolomon:section:idee}}
\rhead{Problemstellung}
Um Fehler in einer Datenübertragung zu erkennen, könnte man die Daten jeweils doppelt senden,
-also den gleiche Wert immer zweimal.
-Tritt ein Fehler ein wird sich dies in der Differenz der beiden Werte bemerkbar machen.
+also den gleichen Wert immer zweimal.
+Tritt ein Fehler ein, wird sich dies in der Differenz der beiden Werte bemerkbar machen.
Aber wie erkennen wir, welcher nun der richtige ist? Die Lösung ist simpel: Wir übertragen den Wert einfach dreimal.
Wenn jetzt ein Fehler auftritt, kann durch die beiden unveränderten Werte der richtige bestimmt werden.
Doch was machen wir, wenn bei dieser Übertragung zwei Fehler auftreten?
-Oder noch schlimmer: Was wenn zweimal derselbe Fehler auftritt? Die beiden fehlerhaften Werte überstimmen bei der Evaluierung den gesendeten Datenwert, der dann unwiderruflich verloren geht.
+Oder noch schlimmer: Was ist, wenn zweimal derselbe Fehler auftritt? Die beiden fehlerhaften Werte überstimmen bei der Evaluierung den gesendeten Datenwert, der dann unwiderruflich verloren geht.
Wir könnten dies noch steigern mit vier, fünf oder mehr gleichen übertragenen Werte. Dies erhöht zwar die Robustheit der gesendeten Daten, führt aber auch dazu, dass wir durch die Mehrfachübertragung nur sehr wenige Nutzdaten versenden können.
-Gerade in unserer heutigen Zeit wäre dies ein enorm grosses Problem und aus diesem Grund wurden alternative Ansätze ausgearbeitet um dieses grundlegende Problem zu lösen.
+Gerade in der heutigen Zeit wäre dies ein enorm grosses Problem und aus diesem Grund wurden alternative Ansätze ausgearbeitet, um dieses grundlegende Problem zu lösen.
%
%
%Gerade in der heutigen modernen Zeit bei dem hohen bedarf an Daten würden unsere Kommunikationssysteme bei weitem nicht ausreichen um den einen einzigen Datenwert mehrfach zu übertragen
@@ -60,7 +60,7 @@ Gerade in unserer heutigen Zeit wäre dies ein enorm grosses Problem und aus die
\subsection{Polynom-Ansatz
\label{reedsolomon:section:polynomansatz}}
\rhead{Polynom-Ansatz}
-Eine zentrale Idee des Reed-Solomon-Code ist, aus den Daten ein Polynom zu bilden.
+Eine zentrale Idee des Reed-Solomon-Codes ist, aus den Daten ein Polynom zu bilden.
Mit dieser Polynomfunktion wird dann eine Anzahl von Werten übertragen.
\begin{beispiel} Nehmen wir die Zahlen \textcolor{blue}{2}, \textcolor{blue}{1} und \textcolor{blue}{5}, welche übertragen werden sollen. Daraus bilden wir das Polynom
\begin{equation}
@@ -71,17 +71,17 @@ p(x)
\end{equation}
Ein Polynom zweiten Grades ist durch drei Punkte eindeutig bestimmbar.
-Bei einer fehlerlosen Übertragung können wir mit drei übertragenen Werten
- das Polynom durch Polynominterpolation volständig rekonstruieren.
+Bei einer fehlerlosen Übertragung können wir mit drei übertragenen Werte
+das Polynom durch Polynominterpolation vollständig rekonstruieren.
Wir brauchen Polynominterpolation als Methode, um aus den Punkten wieder ein Polynom zu bilden.
-Die Koeffizente des rekonstruierten Polynoms sind dann unsere gesendeten Zahlen \textcolor{blue}{2}, \textcolor{blue}{1} und \textcolor{blue}{5}.
+Die Koeffizienten des rekonstruierten Polynoms sind dann unsere gesendeten Zahlen \textcolor{blue}{2}, \textcolor{blue}{1} und \textcolor{blue}{5}.
Wie können wir nun Fehler erkennen oder sogar korrigieren?
Versuchen wir doch, mehr Werte zu übertragen, wie zum Beispiel sieben Werte.
Übertragen werden nun die \textcolor{darkgreen}{grünen Werte}
- des \textcolor{blue}{blauen Polynomes} an den Stellen 1, 2, 3, \dots , 7.
-In Abbildung \ref{fig:polynom} ist das zu den \textcolor{blue}{Datenpunkten} gehörige Polynom blau dargestellt,
-die \textcolor{darkgreen}{übertragenen Werte} des Polynoms sind grün, wobei diese Punkte aufgrund von Übertragungsfehler jetzt eine Parabel darstellen.
+ des \textcolor{blue}{blauen Polynoms} an den Stellen 1, 2, 3, \dots , 7.
+In Abbildung \ref{fig:polynom} ist das zu den \textcolor{blue}{Datenpunkten} gehörende Polynom blau dargestellt,
+die \textcolor{darkgreen}{übertragenen Werte} des Polynoms sind grün, wobei diese Punkte aufgrund von Übertragungsfehlern jetzt eine Parabel darstellen.
Die fehlerhaften Punkte lassen sich sehr einfach bestimmen, weil diese nicht auf der ursprünglichen Funktion liegen.
Somit können die roten Punkte auf der Parabel durch die grauen ersetzt werden und sind damit korrigiert.
@@ -97,14 +97,14 @@ Wir erhöhen dazu die Fehleranzahl Schritt für Schritt:
\begin{itemize}
\item[\textit{1 Fehler}:] Bei einem Fehler können konkurrenzierende, aber falsche Polynome zusammen mit zwei originalen Punkten entstehen.
Dabei können aber maximal drei Punkte auf diesem Konkurrenzpolynom sein.
- Da 6 > 3 ist haben wir unser originales Polynom gefunden.
- \item[\textit{2 Fehler}:] Bei Zwei Fehlern kann ein Fehler mit zwei originalen Punkten ein konkurrenzierendes, aber falsches Polynom bilden.
- Da der zweite \textcolor{red}{Fehler} frei wählbar ist, kann dieser auch auf dem \textcolor{gray}{Konkurrenzpolynom} liegen, wie in der Abbilbung \ref{fig:polynom} zu sehen ist.
- Nun haben wir, ein \textcolor{blue}{originales Polynom} mit \textcolor{darkgreen}{fünf} übereinstimmenden und ein konkurrenzierendes mit vier Punkten.
+ Da 6 > 3 ist, haben wir unser originales Polynom gefunden.
+ \item[\textit{2 Fehler}:] Bei zwei Fehlern kann ein Fehler mit zwei originalen Punkten ein konkurrenzierendes, aber falsches Polynom bilden.
+ Da der zweite \textcolor{red}{Fehler} frei wählbar ist, kann dieser auch auf dem \textcolor{gray}{Konkurrenzpolynom} liegen, wie in der Abbildung \ref{fig:polynom} zu sehen ist.
+ Nun haben wir ein \textcolor{blue}{originales Polynom} mit \textcolor{darkgreen}{fünf} übereinstimmenden und ein konkurrenzierendes mit vier Punkten.
Da fünf noch grösser als vier ist, können wir sagen, welches das Originalpolynom ist.
- \item[\textit{3 Fehler}:] Bei drei kann genau wie bei ein oder zwei Fehler, ein konkurenzierendes Polynom mit einem Fehler und zwei originalen Punkten bestimmt werden.
+ \item[\textit{3 Fehler}:] Bei drei kann genau wie bei ein oder zwei Fehlern ein konkurrenzierendes Polynom mit einem Fehler und zwei originalen Punkten bestimmt werden.
Auch hier sind die anderen Fehler frei wählbar und liegen auf dem Konkurrenzpolynom.
- Nun ist es so das fünf Punkte auf diesem konkurenzierenden Polynom und vier Punkte auf dem originalen liegen.
+ Nun ist es so, dass fünf Punkte auf diesem konkurrenzierenden Polynom und vier Punkte auf dem originalen liegen.
Das Originalpolynom kann nicht mehr gefunden werden.
\item[\textit{4 Fehler}:] Bei vier kann noch erkannt werden, dass Fehler aufgetreten sind, da drei originale Punkte das ursprüngliche Polynom ergeben.
Somit haben wir mindestens zwei verschiedene Polynome, was bedeutet, dass Fehler entstanden sind.
@@ -120,10 +120,10 @@ Um zu bestimmen, wie viele zusätzliche \textcolor{darkgreen}{Übertragungspunkt
muss man zuerst wissen, wie viele \textcolor{blue}{Datenwerte} gesendet und wie viele \textcolor{red}{Fehler} erkannt werden sollen.
Die Anzahl Datenwerte ergibt die Anzahl
\textcolor{blue}{$k$}
-Polynomkoeffizenten
+Polynomkoeffizienten
und somit den Grad $k-1$ des Polynoms.
Die Bestimmung der Anzahl \textcolor{red}{$t$} der Fehler, welche korrigiert werden können, braucht Redundanz.
-Bilden wir verschieden grosse Polynome und untersuchen diese mit unterschiedlich vielen Fehlern erkennt man allmählich ein Muster.
+Bilden wir verschieden grosse Polynome und untersuchen diese mit unterschiedlich vielen Fehlern, erkennt man allmählich ein Muster.
\begin{table}%[!ht]
\centering
@@ -138,11 +138,11 @@ Bilden wir verschieden grosse Polynome und untersuchen diese mit unterschiedlich
$k$ & $t$ & $k+2t$ Werte eines Polynoms vom Grad $k-1$ \\
\hline
\end{tabular}
- \caption{ Fehlerkorrekturstellen Bestimmung.}
+ \caption{Bestimmung der Anzahl Übertragungspunkte in Abhängigkeit von den Fehlern.}
\label{tab:fehlerkorrekturstellen}
\end{table}
\par
-Es müssen mehr Punkte auf dem \textcolor{blue}{originalen Polynom} liegen, als auf dem konkurenzierenden.
+Es müssen mehr Punkte auf dem \textcolor{blue}{originalen Polynom} liegen als auf dem konkurrenzierenden.
Somit braucht man für die Übertragung pro \textcolor{red}{Fehler} zwei Übertragungspunkte mehr.
Wie in der Tabelle \ref{tab:fehlerkorrekturstellen} ersichtlich ist ergibt sich die
Anzahl
@@ -154,7 +154,7 @@ Anzahl
von \textcolor{darkgreen}{Punkten} für die Übertragung.
Ein Nebeneffekt ist, dass auch $2t$ Fehler erkannt werden können, die aber nicht korrigiert werden können.
-Um die Polynomkoeffizenten nach der Übertragung zu rekonstruieren, haben wir jedes mal die Polynominterpolationsmethode angewendet.
+Um die Polynomkoeffizienten nach der Übertragung zu rekonstruieren, haben wir jedes mal die Polynominterpolationsmethode angewendet.
Diese Polynominterpolation ist leider schwierig zu berechnen und sehr fehleranfällig.
Es wäre daher einfacher, wenn wir eine alternative Vorgehensweise finden könnten.
diff --git a/buch/papers/reedsolomon/rekonstruktion.tex b/buch/papers/reedsolomon/rekonstruktion.tex
index e7bcc5c..b714225 100644
--- a/buch/papers/reedsolomon/rekonstruktion.tex
+++ b/buch/papers/reedsolomon/rekonstruktion.tex
@@ -16,8 +16,8 @@ markiert dabei diese fehlerhaften Stellen im Übertragungsvektor
w = [5,3,6,8,2,10,2,7,1,4].
\]
Als Ausgangslage verwenden wir die Matrix, mit der wir den Nachrichtenvektor ursprünglich codiert haben.
-Unser Ziel ist es wie auch schon im Abschnitt \ref{reedsolomon:section:decohnefehler} eine Möglichkeit zu finden, wie wir den Übertragungsvektor decodieren können.
-Aufgrund der Fehlerstellen müssen wir aber davon ausgehen, das wir nicht mehr den gleichen Weg verfolgen können wie wir im Abschnitt \ref{reedsolomon:section:decohnefehler} angewendet haben.
+Unser Ziel ist es, wie auch schon im Abschnitt \ref{reedsolomon:section:decohnefehler}, eine Möglichkeit zu finden, wie wir den Übertragungsvektor decodieren können.
+Aufgrund der Fehlerstellen müssen wir aber davon ausgehen, dass wir nicht mehr den gleichen Weg verfolgen können, wie wir ihn in Abschnitt \ref{reedsolomon:section:decohnefehler} angewandt haben.
\rhead{Rekonstruktion der Nachricht}
Wir stellen also die Matrix auf und markieren gleichzeitig die Fehlerstellen:
@@ -49,9 +49,9 @@ Wir stellen also die Matrix auf und markieren gleichzeitig die Fehlerstellen:
\end{pmatrix}
.
\]
-Die rot markierten Stellen im Übertragungsvektor enthalten Fehler und bringt uns daher keinen weiteren Nutzen.
+Die rot markierten Stellen im Übertragungsvektor enthalten Fehler und bringen uns daher keinen weiteren Nutzen.
Aus diesem Grund werden diese Stellen aus dem Vektor entfernt, was wir hier ohne Probleme machen können, da dieser Code ja über Fehlerkorrekturstellen verfügt, deren Aufgabe es ist, eine bestimmte Anzahl an Fehler kompensieren zu können.
-Die dazugehörigen Zeilen in der Matrix werden ebenfalls entfernt, da die Matrix gleich viele Zeilen wie im Übertragungsvektor aufweisen muss, damit man ihn decodieren kann.
+Die dazugehörenden Zeilen in der Matrix werden ebenfalls entfernt, da die Matrix gleich viele Zeilen wie im Übertragungsvektor aufweisen muss, damit man ihn decodieren kann.
Daraus resultiert
\[
@@ -76,8 +76,8 @@ Daraus resultiert
.
\]
Die Matrix ist jedoch nicht mehr quadratisch, was eine Rekonstruktion durch Inversion ausschliesst.
-Um die quadratische Form wieder herzustellen müssen wir zwei Spalten aus der Matrix entfernen.
-Wir kennen aber das Resultat aus den letzten vier Spalten, da wir wissen, das die Nachricht aus Nutzdatenteil und Fehlerkorrekturteil besteht, wobei der letzteres bekanntlich aus lauter Nullstellen besteht.
+Um die quadratische Form wieder herzustellen, müssen wir zwei Spalten aus der Matrix entfernen.
+Wir kennen aber das Resultat aus den letzten vier Spalten, da wir wissen, dass die Nachricht aus Nutzdatenteil und Fehlerkorrekturteil besteht, wobei das letztere bekanntlich aus lauter Nullstellen besteht.
Wir nehmen die markierten Spalten in
\[
\begin{pmatrix}
@@ -99,7 +99,7 @@ Wir nehmen die markierten Spalten in
m_0 \\ m_1 \\ m_2 \\ m_3 \\ m_4 \\ m_5 \\ \textcolor{darkgreen}{m_6} \\ \textcolor{darkgreen}{m_7} \\ \textcolor{darkgreen}{m_8} \\ \textcolor{darkgreen}{m_9} \\
\end{pmatrix}
\]
-aus der Matrix heraus und erhalten so das Überbestimmte Gleichungssystem
+aus der Matrix heraus und erhalten so das überbestimmte Gleichungssystem
\[
\begin{pmatrix}
5 \\ 3 \\ 6 \\ 2 \\ 10 \\ 2 \\ \textcolor{red}{7} \\ \textcolor{red}{4} \\
@@ -141,7 +141,7 @@ Die roten Zeilen können wir aufgrund der Überbestimmtheit ebenfalls entfernen
\end{pmatrix}
.
\]
-Nun können wir den Gauss-Algorithmus anwenden um die Matrix zu Invertieren.
+Nun können wir den Gauss-Algorithmus anwenden, um die Matrix zu invertieren.
\[
\begin{pmatrix}
5 \\ 3 \\ 6 \\ 2 \\ 10 \\ 2 \\
@@ -183,7 +183,7 @@ Multiplizieren wir nun aus, erhalten wir unseren Nutzdatenteil
\[
m = [4,7,2,5,8,1]
\]
-zurück, den wir ursprünglich versendet haben.
+zurück, den wir ursprünglich versandt haben.
Wir möchten noch anmerken, dass es mehrere Wege für die Rekonstruktion des Nutzdatenteils gibt, diese aber alle auf dem Lokatorpolynom basieren.
diff --git a/buch/papers/reedsolomon/zusammenfassung.tex b/buch/papers/reedsolomon/zusammenfassung.tex
index 400262d..ff3f35f 100644
--- a/buch/papers/reedsolomon/zusammenfassung.tex
+++ b/buch/papers/reedsolomon/zusammenfassung.tex
@@ -9,7 +9,7 @@
\index{Zusammenfassung Reed-Solomon-Code}%
Dieser Abschnitt beinhaltet eine Übersicht über die Funktionsweise eines Reed-Solomon-Codes für beliebige endliche Körper.
-\subsubsection{Schritt 1: primitives Element}
+\subsubsection{Schritt 1: Primitives Element}
Zu Beginn soll entschieden werden, in welchem endlichen Körper $\mathbb{F}_{q}$ gerechnet werden soll.
Ausserdem muss im gewählten Körper eine primitive Einheitswurzel gefunden, bzw. bestimmt werden.